기계 학습 무료 온라인 과정(인증 포함)

머신 러닝이라는 용어는 이름처럼 간단합니다. 이는 컴퓨터가 인공 지능으로 작동하도록 프로그래밍되어 있음을 의미합니다. 즉, 문제가 있는 솔루션에 대해 더 나은 결과 또는 결과를 스스로 선택할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 계산적 방법을 사용하여 미리 결정된 모델이나 복잡한 방정식을 사용하지 않고 데이터의 정보를 직접 학습합니다. 머신러닝(Machine Learning)이라는 용어는 인공지능(AI)의 선구자인 아서 사무엘(Arthur Samuel)에 의해 만들어졌습니다. 그는 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야"라고 설명합니다.

기계 학습 무료 과정이 왜 중요한가요?

기계 학습은 기술과 라이프 스타일의 발전 이후 크게 성장하고 주류가되고 있습니다. 컴퓨팅 기술도 고도로 업그레이드되었으며 고속 인터넷이 시작된 이래로 기계 지능의 역할에 대한 수요가 높습니다. 오늘날의 이러한 고급 디지털 변환은 인간이 빠르게 학습하고 더 나은 기능(AI) 인공 지능을 위한 새로운 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습이 우리의 일상 생활에 가져올 수 있는 많은 이점이 있습니다. 예를 들어, 비용 절감, 불필요한 위험 방지, 시장 제품 서비스의 품질, 사이버 보안 위반 감지 등이 있습니다. 이러한 많은 양의 데이터 액세스로 인해 기계 학습은 일상 생활의 일상적인 작업을 빠르게 인수합니다.

필독: 초보자를 위한 기계 학습 프로젝트 아이디어

기계 학습은 어떻게 작동합니까?

머신 러닝 무료 과정 은 이러한 쿼리에 대한 최고의 가이드입니다. 온라인 기계 학습 과정 에서 학습하는 동안 기계 학습 의 4가지 핵심 요소에 대해 알게 됩니다.

1. 훈련 데이터 세트에 대한 올바른 선택과 준비.

훈련 데이터는 기계가 새 모델 매개변수를 학습하도록 하기 위해 입력을 삽입하는 데 사용할 정보를 나타냅니다. 클러스터형 및 비클러스터형 둘 다일 수 있습니다. 클러스터링된 데이터는 고정된 기계에서 예측된 출력입니다. 클러스터되지 않은 출력은 개방형입니다. 사람들은 답을 알고 있기 때문에 주로 클러스터링된 데이터를 사용하므로 기계의 정확도를 판단할 수 있습니다. 답이 틀리면 개선을 시도할 수 있습니다.

2. 훈련 데이터 세트에 적용할 알고리즘 선택.

무료 기계 학습 과정에 따르면 선택해야 하는 알고리즘 유형은 다음 요소에 따라 다릅니다.

• 입력이 예측된 출력을 원하는지 개방형 분류된 출력을 원하는지 여부.
• 얼마나 많은 데이터가 입력되었습니까?
• 인공지능(AI)이 풀어야 할 문제의 본질.

클러스터링되거나 예측된 케이스의 경우 논리적 또는 일반 최소 제곱 회귀 출력을 제공하는 회귀 알고리즘을 사용해야 합니다. 데이터가 클러스터되지 않은 경우 출력은 가장 가까운 솔루션에 의존합니다. 신경망과 같은 일부 알고리즘은 두 경우 모두에서 작동합니다.

3. 적합한 모델을 구축하기 위한 알고리즘 교육

알고리즘 교육은 더 나은 결과와 정확도를 위해 다양한 불규칙성과 매개변수를 조정하는 프로세스입니다. 머신 러닝 알고리즘을 훈련시키기 위해서는 많은 반복과 최적화 기술이 필요합니다. 이 최적화 프로세스는 기계가 자체적으로 작동하기에 충분한 학습 데이터를 구축하므로 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 정답을 찾기 위해 기계에 지시를 내릴 필요가 없습니다. 필요한 데이터만 있으면 됩니다.

4. 입력 모델 활용 및 업그레이드

마지막 프로세스는 모델에 새 데이터를 계속 업데이트하는 것입니다. 이를 통해 모델이 지속적으로 개선되어 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 삽입해야 하는 데이터는 찾는 솔루션에 따라 다릅니다. 예를 들어 머신 러닝 자율주행 모델은 도로 지도, 교통, 도로 규칙, 안전 조치 등에 대한 실제 데이터가 필요합니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 기계 학습 과정을 배우십시오. 석사, 대학원 대학원 프로그램, ML 및 AI 고급 인증 프로그램을 통해 경력을 빠르게 추적할 수 있습니다.

현재 세계의 머신 러닝 혜택

무료 기계 학습 과정 을 통해 다음과 같은 많은 이점을 제공하는 방대한 AI 및 ML 영역을 탐색할 수 있습니다.

• Waymo의 자율 주행 자동차 계획과 Tesla의 자동 조종 장치는 고급 기계 학습의 예입니다.
• Cortana, Alexa, Siri 등과 같은 디지털 비서는 음성 명령을 통해 활성화되면 정보 검색을 돕습니다.
• Netflix, Youtube, Amazon Prime, Disney Hotstar 등과 같은 애플리케이션에 대한 맞춤형 추천
• 불필요한 이메일을 탐지할 수 있는 이메일 스팸 필터.
• 얼굴 인식, 지문 인증 등은 머신 러닝 덕분에 더욱 안전해졌습니다.

기술 세트를 위한 최고의 온라인 기계 학습 과정

인터넷을 통해 수백만 개의 코스를 찾는 것은 매우 쉽지만 가장 효율적인 코스를 선택하는 것은 매우 어렵습니다. 우리는 당신을 덮었습니다.

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프로그램 하이라이트:

• 자격 – 50%(또는 이에 상응하는) 학사 학위(수학/통계 배경 또는 컴퓨터 과학/IT/코딩 배경 선호).
• 6개월 기계 학습 석사 산업 관련 주제에 대한 논문/프로젝트
• 연구 및 논문 지도를 위한 LJMU 감독
• 유연한 EMI 옵션: 최저 $208.31/월
• 주당 15시간 권장
• WES(세계교육서비스) 인정

upGrad는 기술 향상을 갈망하는 학생과 전문가에게 세계적 수준의 과정을 제공하기 위해 노력하는 온라인 교육 기술 플랫폼입니다.

미국의 AI 및 ML 프로그램

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결론

기계 학습 과정에는 데이터 마이닝, 통계적 인식 등의 측면이 포함됩니다. 주제는 다음과 같습니다.

• 지도 학습에는 매개변수, 비모수 알고리즘, 신경망 등이 포함됩니다.
• 비지도 학습에는 클러스터 학습, 딥 러닝, 차원 축소 등이 포함됩니다.
• 다양한 머신러닝 및 인공지능 개념, 분산 이론, 혁신 프로세스 등을 포함한 머신러닝 실습

지도 학습은 다양한 훈련 데이터 세트의 분석을 시작하는 것으로 시작되며, 가장 효율적인 결과를 얻기 위해 테스트 세트가 구성됩니다. 학습 알고리즘은 또한 받은 출력을 올바른 출력과 비교할 수 있으며 주요 차이점을 발견하면 자체 개선 작업을 수행할 수 있습니다.

비지도 학습에는 시스템이 자체 연구 및 결과에 따라 데이터를 식별해야 하는 비할 데 없는 데이터가 포함됩니다. 데이터를 탐색하고 가까운 답을 찾으려고 합니다.